基于caltech101数据集的图像分类

基于Caltech101数据集的图像分类是一个非常典型的计算机视觉任务。以下是一些常用的方法：

1. 传统机器学习方法：如SVM、决策树等，可以使用手工设计的特征或者利用深度学习方法进行特征提取。

2. 深度学习方法：如卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）等，利用端到端的训练方式自动提取特征，可以获得更好的分类效果。

3. 迁移学习方法：可以使用预训练的模型在Caltech101数据集上进行微调，可以加快模型的训练和提高分类精度。

4. 集成学习方法：如Bagging、Boosting等，可以将多个分类器集成起来，提高分类精度。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体问题和场景选择合适的方法，并进行适当的调参和优化。